Entro il 2028 il consumo elettrico annuo dei data center statunitensi sarà tra i 325 e 580 TWh, che significherebbe una quota compresa tra il 6,7% e il 12% dell’intero consumo elettrico previsto negli Stati Uniti.
Lo rivela il 2024 United States Data Center Energy Usage Report del Lawrence Berkeley National Laboratory, realizzato con il supporto del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti, che evidenzia come il consumo elettrico dei data center negli Usa aveva raggiunto 176 TWh nel 2023, pari al 4,4% del consumo elettrico nazionale. Nel 2014-2016 era stabile intorno ai 60 TWh.
Il ruolo dei server AI
Il consumo elettrico annuale dei server è passato da circa 30 TWh nel 2014 a quasi 100 TWh nel 2023. La parte più dinamica è rappresentata dai server GPU-accelerated per l’AI, cresciuti da meno di 2 TWh nel 2017 a oltre 40 TWh nel 2023.
Anche i server tradizionali continuano però a pesare: nello stesso periodo il loro consumo è raddoppiato, passando da circa 30 TWh a quasi 60 TWh. Dopo il 2023, secondo gli scenari del rapporto, il solo consumo dei server potrebbe arrivare nel 2028 tra 240 e 380 TWh.
La crescita è legata non solo all’addestramento dei modelli, ma anche all’inferenza, cioè all’uso quotidiano dei modelli AI da parte degli utenti. Nel 2023 la maggior parte dell’energia consumata dai server AI era ancora legata all’inferenza, ma entro il 2028 il consumo dei server usati per il training potrebbe superare quello dell’inferenza, a causa della maggiore presenza di GPU ad alta potenza destinate all’addestramento.
Hyperscale e colocation dominano
Il rapporto evidenzia anche una trasformazione della geografia industriale dei data center. Nel 2014 oltre il 60% del consumo energetico dei server era attribuito a data center interni alle imprese. Nel 2023 questa quota era scesa a circa il 10%, mentre hyperscale e colocation rappresentavano quasi l’80% dei consumi dei server. Entro il 2028, hyperscale e colocation potrebbero superare il 90%, trainati soprattutto dai carichi di lavoro AI.
Questo dato conferma il ruolo crescente dei grandi operatori cloud e delle infrastrutture su larga scala. L’AI tende infatti a concentrarsi in impianti ad alta densità, capaci di ospitare grandi cluster di GPU, reti ad alte prestazioni e sistemi di raffreddamento avanzati.
Non solo data center, ma anche storage e raffreddamento
La crescita non riguarda solo i server. Anche storage e networking aumentano i consumi. Lo storage quasi quadruplicherà tra 2014 e 2028, con una quota crescente di flash storage. Le reti elettriche interne ai data center vedranno invece una crescita rapida fino a 23 TWh nel 2028, spinta dall’espansione degli switch InfiniBand usati nei cluster AI e dalle porte Ethernet ad alta velocità.
Un altro nodo è il raffreddamento. I data center più grandi sono spesso più efficienti in termini di PUE, ma l’aumento della densità computazionale e il passaggio a sistemi AI ad alta potenza rendono più complessa la gestione termica. Il rapporto indica una crescita del consumo idrico diretto legato ai sistemi di raffreddamento, con un WUE medio che potrebbe salire dopo il 2023 fino a 0,45-0,48 litri per kWh entro il 2028, anche per effetto dei sistemi liquid-cooled e dell’espansione di hyperscale e colocation.
Fine dell’energia “piatta”
Il dato politico e industriale più importante è che l’AI sta chiudendo la stagione in cui i data center potevano crescere mantenendo quasi stabile il consumo energetico. Secondo il Lawrence Berkeley National Laboratory, il settore è passato da una crescita annua composta di circa il 7% tra 2014 e 2018 a circa il 18% tra 2018 e 2023. Per il periodo 2023-2028, gli scenari indicano una crescita annua tra il 13% e il 27%.
Questo non significa che i data center siano l’unica causa della pressione futura sulle reti elettriche. Il rapporto ricorda che la domanda crescerà anche per effetto di veicoli elettrici, reshoring industriale, idrogeno ed elettrificazione di edifici e industria. Ma la domanda dei data center è più immediata e concentrata, e può diventare un banco di prova per pianificazione energetica, infrastrutture di rete, trasparenza dei consumi e nuove strategie di efficienza.
Il costo dell’AI per i cittadini
Il rapporto del Lawrence Berkeley National Laboratory mostra che la crescita dell’AI sta già modificando la domanda elettrica americana. Ieri abbiamo parlato di una cittadina statunitense chiamata Lake Tahoe, località turistica e sciistica tra California e Nevada, che dovrà trovare un nuovo fornitore di energia entro maggio 2027. La situazione riguarda circa 49 mila residenti californiani dell’area.
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